혼합 효과 모형 적합에 대한 기본 설정 지정

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추정 방법, 고정 효과 항의 검정 방법 및 표시할 결과를 지정합니다. 변경된 기본 설정은 Minitab을 종료한 후에도 설정을 다시 변경할 때까지 유지됩니다.

추정 방법

제한적 최대우도법(REML) 또는 최대우도법(ML)을 선택할 수 있습니다. 일반적으로 REML의 분산 성분 추정량은 대략 치우침이 없고 ML 추정량은 치우치기 때문에 제한적 최대우도법(REML)을 추정합니다. 그러나 표본 크기가 클수록 치우침이 작아집니다.

두 모형의 랜덤 항과 오차 분산 구조가 같은 경우 고정 효과 항이 더 작은 내포된 모형이 고정 효과 항이 더 많은 해당 기준 모형만큼 적절한지 여부를 검정해야 하면 최대우도법(ML)을 사용하십시오. 특히 을 완전 모형의 -2 로그 우도, 를 더 작은 모형의 -2 로그 우도로 설정하십시오.

귀무 가설 하에서 점근적으로 는 자유도가 기준 모형과 내포 모형 간 고정 효과 항 수의 차이와 같은 카이-제곱 분포를 따릅니다. 우도 비 검정을 사용하여 고정 효과 항의 부분 집합을 기준 모형에서 제거할 수 있는지 여부를 평가하십시오.

혼합 효과 모형에 있는 고정 모수의 우도 비 검정에 대한 자세한 내용은 B. T. West, K.B. Welch, and A.T. Gałecki (2007)을 참조하십시오. Linear Mixed Models: A Practical Guide Using Statistical Software, First Edition. Chapman and Hall/CRC (34–36).

고정 효과에 대한 검정 방법

일반적으로 계산에 작은 표본 크기의 치우침을 줄이는 조정이 포함되기 때문에 Kenward-Roger 근사을 사용합니다. Satterthwaite 근사을 사용할 수도 있습니다. 일반적으로 표본 크기가 클수록 두 방법 간의 차이가 작습니다.

결과 표시
요인 정보
요인 이름, 요인이 변량 요인인지 여부, 요인의 수 및 수준의 요약을 표시합니다.
반복 기록
알고리즘이 수렴할 때까지 반복 횟수 및 각 반복에서 -2 로그 우도의 값을 표시합니다.
분산 성분
분산 성분의 추정치를 표시합니다.
분산 성분 추정치의 분산-공분산 행렬
분산 성분 추정치의 분산-공분산 행렬을 표시합니다.
고정 효과 검정
고정 효과의 여러 수준에서의 평균이 같은지 여부에 대한 가설 검정을 표시합니다.
랜덤 효과 예측
랜덤 항의 수준 효과에 대한 최적의 선형 불편 예측치(BLUP) 등 모형의 랜덤 항에 대한 통계량을 표시합니다.
주변 적합 방정식
주변 적합치에 대한 방정식을 표시합니다. 주변 적합치는 입력된 공변량 값을 사용하여(있는 경우) 고정된 요인의 조합된 수준에서 평균 반응을 나타냅니다. 주변 적합치 계산에서는 변량 요인 수준을 사용하지 않습니다.
  • 각 요인 수준의 집합에 대한 개별 방정식: 요인 수준의 각 조합에 대해 별도의 방정식을 표시합니다.
  • 단일 방정식: 모든 요인의 모든 수준을 포함하는 하나의 방정식을 표시합니다.
조건부 적합 방정식
조건부 적합치에 대한 방정식을 표시합니다. 조건부 적합치는 데이터 내 변량 요인의 수준에 대한 적합치입니다. 연구 내 변량 요인의 특정 수준 간의 차이를 확인하려면 조건부 적합치를 사용하십시오.
  • 각 요인 수준의 집합에 대한 개별 방정식: 요인 수준의 각 조합에 대해 별도의 방정식을 표시합니다.
  • 단일 방정식: 모든 요인의 모든 수준을 포함하는 하나의 방정식을 표시합니다.
주변 적합치 및 진단
  • 비정상적 관측치에만: 비정상적 관측치만에 대한 주변 적합치, 주변 잔차 및 진단 통계량을 표시합니다.
  • 모든 관측치에: 모든 관측치에 대한 주변 적합치, 주변 잔차 및 진단 통계량을 표시합니다.
조건부 적합치 및 진단
  • 비정상적 관측치에만: 비정상적 관측치만에 대한 조건부 적합치, 잔차 및 진단 통계량을 표시합니다.
  • 모든 관측치에: 모든 관측치에 대한 조건부 적합치, 잔차 및 진단 통계량을 표시합니다.
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